网页浏览量预测数据集WebpageTrafficPrediction-mohamedsalmaann
数据来源：互联网公开数据
标签：网页流量, 时间序列分析, 预测模型, 数据挖掘, 市场分析, 机器学习, 业务指标, 社交媒体
数据概述：
该数据集包含来自网页浏览量的数据，记录了特定网页的每日访问量信息，适用于流量预测、趋势分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年7月1日至2016年1月19日。
地理范围：未明确具体地理范围，但根据数据内容推测，数据可能来源于特定网站或社交媒体平台。
数据维度：包括“Page”（网页标识符）和每日浏览量数据（从2015-07-01到2016-01-19的每日数据）等字段，用于时间序列分析。
数据格式：CSV格式，包含Exog_Campaign_eng.csv和new_train.csv两个文件，便于数据处理和分析。new_train.csv文件包含每日的浏览量数据。
来源信息：数据来源于互联网公开渠道，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于网页流量预测、市场趋势分析、用户行为分析等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于时间序列分析、数据挖掘等领域的研究，如流量预测模型的构建、用户行为模式分析等。
行业应用：可以为市场营销、广告投放等行业提供数据支持，例如，根据流量预测结果优化广告投放策略。
决策支持：支持企业和网站管理者进行流量预测、资源分配和业务决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解时间序列分析方法。
此数据集特别适合用于探索网页流量的季节性变化、预测流量峰值，帮助用户优化网站运营和提升用户体验。
